Masashi Sugiyama

Uma nova estrutura melhora o aprendizado a partir de rótulos de dados incompletos.

Uma nova abordagem para aprendizado por reforço lida com recompensas atrasadas usando feedback agrupado.

Analisando como o barulho nos dados de pré-treinamento afeta o desempenho do modelo.

Aprenda como os computadores tomam decisões através de técnicas e processos de Aprendizado por Reforço.

FedLESAM enfrenta desafios de dados em aprendizado federado para melhorar o desempenho do modelo.

Investigando como pequenos erros nos dados de treinamento melhoram o conteúdo gerado por IA.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em cenários multiplayer usando feedback baseado em preferências.

Explorando métodos eficientes para amostragem log-concava precisa em ambientes de dados complexos.

Apresentando o CLIPFit, um método pra afinar de forma eficiente Modelos de Visão-Linguagem.

Descubra como os métodos de amostragem paralela transformam a análise de dados na pesquisa científica.